Google HR擁有怎樣的分析思維？

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譯

小

組

眾譯：王素婷、Estrella.Z、Freeman 、魯仁淑、Joanna 、程瑤、簡翼、十把刀的苗苗、劉志金、坤坤小劉

合成：Lurcerne

文章來源於Google的re: Work項目

Introduction

多年以前，Google曾經做過一項實驗，對比使用42種不同的藍色陰影，試圖發現哪種色彩能夠讓點擊次數最高。這種開展實驗及通過對使用者的行為的學習進而對產品進行改進，這是Google在產品開發和商業實踐中根深蒂固的理念。事實上，許多組織都在產品開發、消費者參與以及商業實踐中採用這種類型的實驗。而人才分析模式就是將這種數據驅動方式貫徹到人力資源事務處理中。

「All people decisions should be informed by data and analytics（人類的所有決策都需要建立在數據和分析基礎之上）」

——Google人才分析團隊格言

Google成立人才分析團隊的目的，是為了確保所有人的決策都以數據為依據。團隊並沒有將花哨的預測演算法或者高級預測工具作為出發點。相反，該團隊理解人們需要解決的問題必須以組織環境為起點。現在，人才分析團隊不僅維護著廣泛的數據，開發了一系列的衡量標準，還使用檢驗假設、開展實驗、回顧學術研究、建立模型並採用一系列科學的方法使得Google人朝著更好的方向發展。

提出正確的問題

不要被數據和指標牽著鼻子走。你需要思考所在組織存在的問題，然後逆向推導想出你需要什麼數據來得到問題的答案。提前花時間清楚的定義問題是有必要的。

你如何確定哪些問題和答案對組織最重要？——了解你公司的業務和組織的需要，以及公司的員工政策和項目能如何解決這些問題。對於這類問題人才分析根據三角模型（如下圖）都可以很好的解答，其曾經用於改善美國醫療問題。

三角模型主要專註於三個要素：

有效性。你的人力計劃、政策和過程是否能產生正確的結果？例如，如果我們談論的是招聘過程，那麼提高招聘有效性就會招來更好的員工。

效率。我們能在更短的時間內得到相同的結果嗎?還是可以通過更少的錢，更少的人?在招聘的例子中，更高的效率就是降低招聘每名員工的成本。

體驗。畢竟我們在討談論與人相關的事情，我們在這些項目和流程上能為提高員工體驗方面做些提升嗎？回到招聘的例子，這可能需要包含衡量候選人對面試的體驗以及其與招聘官的互動相關的衡量指標。

基於你所處的組織背景，這些要素中的任何一項——有效性、效率、體驗——或許都比其他因素更重要。最好的解決方案能兼顧有效性、效率及體驗的全面提升。但是，這幾個因素之間有權衡，需要意識到任一因素可能對其它因素產生影響，以及你該如何緩解不良影響。

理解和分析價值鏈

一旦問題被定義清楚，使用分析價值鏈（ the analytics value chain ）來解決它——把分析的過程想像成價值鏈。在這個鏈上每前進一步需要增加額外的工作，當然，也會產生額外的價值。在分析價值鏈上從想法邁向有組織的行動，需要一套周密的方法來理解、衡量和分析問題。

對於每一個想法，會有一連串的數據來支持它，從沒有數據（意見）到數據支持的假設。在缺乏數據的情況下，人們傾向於相信自己的觀點。像Jim Barksdale，前網景的首席執行官說，「如果我們的數據，讓我們來看看數據。如果我們只有想法，那就聽我的。」

想法本身並沒有問題。但數據會給予你意見，更重要的是，在你建議行動時幫助你做出更有說服力的論據。一個意見可能是「員工花費太多的時間在費用報告上」，但沒有數據，這就不是一個非常有說服力或有用的意見。數據可以說「在去年，員工花費了超過100,000小時在費用報告上」，雖然離採取行動還很遠，但這是一個更具說服力和有用的開始去建立你的解決方案。

根據數據，你能夠搭建有用的衡量指標從而更好地定義問題及進行分析，進而發現數據中潛在的解決方案或者洞見。一個關鍵的洞見能被檢測或者成為關鍵問題的解決路徑。

選擇您的數據和衡量指標

從你已經擁有的而非真正需要的數據開始操作是非常誘人的。但在谷歌，人才分析團隊努力在選擇嘗試那些指標需要衡量以及解決之前，先去理解遇到的挑戰是什麼；問對問題並且發展清晰的假設是開始做之前最重要的問題，而非思考正確的數據和衡量指標。

數據和衡量指標之間有什麼區別呢？舉例來說，一個季度的招聘人數只是一份數據，而一個季度新招聘所消耗的成本又只是另一份數據。但是，當你把這兩者結合起來（用後面的數據除以前面的數據），這就是衡量指標了，得到了每個人僱傭成本。衡量指標比任何一塊單獨數據都更有價值，因為它能追蹤時間變化的發展趨勢，也能比較不同群體間的差異模式。如果你對此更有興趣的話，可以去看看上一期【眾譯】文章：Gap的人力分析小組做的數據和衡量指標法，了解下他們怎麼利用這些去為組織描繪洞見。其實這些數據和衡量指標有些是可以從HR系統中獲取，但對於其他信息，這也就要求組織更主動地收集數據。比如，組織可能會要去收集自己僱員的態度、感知等。在谷歌，每年都會有員工調研「Googlegeist」，就是為了去獲取谷歌人對自己的經理、團隊、組織和文化等有什麼看法。詳情請閱讀另一篇眾譯文章：Google人才分析團隊如何做員工調查？

用統計作推理

為了使數據和衡量指標有用，你需要能夠得出推論。統計數據可以幫助您解釋數據並確定這些結論。從衡量指標的平均值t檢驗到回歸分析，理解統計是很關鍵的。你可以在可汗學院的數學和概率的學科領域得到很多免費的材料，用以溫習統計知識。

統計分析可以是強大的，但它也會給你挖很多坑。Alex Reinhart，一個統計的博士生，著重標記了一些流行的錯誤（甚至包括科學家）在錯誤的統計中。以下是兩個常見的陷阱需牢記：

相關性不等於因果關係

均值回歸

這個統計的概念解釋了為什麼高個子的父母往往有更矮的孩子——特異現象往往隨著時間的推移返回到平均值。這看起來像是進步（例如，一個較差的表演者轉到一個新的團隊得到提高）或者退步（例如，一個明星組合隨著時間的推移表現變差）其實只是回歸平均值。

用您的數據講故事

關鍵是要知道每個觀眾都是鍾情於什麼的，以及他們偏好接受信息的方式。例如，讓數據與觀眾的接受範圍和你的建議相關（例如，招聘數據給招聘主管，員工健康數據給負責福利的主管）。並考慮提前發送材料讓其審閱，以充分利用您的會議或演示。

保持簡短：

將你的信息濃縮到三分鐘或更短的時間內以備兩種情況：

經典的電梯演講：一個領導者問你最近在做什麼。

與決策者會面：你的話題的時間被大量砍短。

故事腳本：

從空白文件甚至一張紙開始。不要一開始就試圖建立一個演示。記住三個基本組成部分：上下文、發現和行為。

組織你的水平和垂直邏輯思維：一旦你有了創建關於分析和建議演示的腳本和計劃，請記住領導翻閱時可能只是記住每張幻燈片的標題。只有在他們需要被說服時，他們才會細讀，所以你的腳本水平和垂直邏輯思維流暢非常重要。

水平邏輯思維意味著每張幻燈片的標題都能傳達你的腳本的背景、結果和行動要求。從一個話題到另外一個話題應該有清晰的流程。使用每張幻燈片的標題作為項目符號來創建概要，使用有效的標題來描述主要宗旨。

垂直邏輯思維意味著幻燈片上的一切都要強化標題。避免任何跑題、輔助或者非關鍵情況出現。經典垂直邏輯思維也會在幻燈片底部得到應用，為的是強化主題和做好結束。

根據研究結果採取行動

任何分析、實驗、調查的最後一步就是根據結果採取行動。一旦有了結果，適時制定行動計劃是非常有幫助的。

制定行動方案基礎：

執行行動的負責人

行動計劃的時間表

每項任務的完成指標（例如：培訓參與率100%）

向利益相關者跟進情況的時間表（例如每月或者每個季度）

與員工就結果進行溝通的時間表

當在組織內發起一項變革的時候可能會遇到一些阻力，你可能想要提前確認潛在的阻礙並計劃如何清除它們。

部分阻礙如下：

否定：「這些研究結果只是一次性的。」

優柔寡斷：「我們再收集些數據。我們可以再進行一項實驗么？」

阻止變革：「這項變革真的很難，我們現行的程序已經足夠好。」

要讓組織內適合的領導參與到確認、調查和根據研究結果採取行動的過程中。他們會支持你提議的行動，也是為你清除阻礙強有力的支持者。

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